Unduh PDF
Unduh PDF
Nilai P adalah pengukuran statistik yang membantu ilmuwan menentukan jika hipotesis mereka benar. Nilai P digunakan untuk menentukan jika hasil dari percobaan mereka berada dalam jangkauan nilai yang normal untuk hal-hal yang diteliti. Biasanya, jika nilai P dari sebuah kumpulan data berada di bawah nilai tertentu yang sudah ditentukan (misalnya, 0,05), ilmuwan akan menolak hipotesis nol dari percobaan mereka – dengan kata lain, mereka akan menyingkirkan hipotesis yang variabel percobaannya tidak memiliki efek yang berarti pada hasilnya. Sekarang ini, nilai p biasanya ditemukan di tabel referensi dengan menghitung nilai chi kuadrat .
Langkah
Unduh PDF
-
Tentukan hasil yang diharapkan dari percobaan Anda. Biasanya, saat ilmuwan melakukan percobaan dan meneliti hasilnya, mereka sudah memiliki ide tentang hasil yang normal atau biasa sebelumnya. Hal ini dapat didasarkan pada hasil percobaan di sebelumnya, kumpulan data pengamatan yang dapat dipercaya, literatur ilmiah, dan/atau sumber-sumber lain. Untuk percobaan Anda, tentukan hasil yang Anda harapkan dan tuliskan dalam bentuk angka.
- Contoh: Misalkan studi sebelumnya menunjukkan bahwa, dalam tingkat nasional, surat tilang mengebut diberikan lebih sering pada mobil merah daripada mobil biru. Misalkan hasil rata-rata dalam tingkat nasional menunjukkan perbandingan 2:1 dengan perbandingan mobil merah lebih banyak. Kita ingin mengetahui jika polisi di kota kita juga mendapatkan kecenderungan yang sama dengan menganalisis surat tilang mengebut yang diberikan oleh polisi di kota kita. Jika kita mengambil sampel acak dari 150 surat tilang mengebut yang diberikan pada mobil merah maupun biru di kota kita, kita akan mengharapkan 100 untuk mobil merah dan 50 untuk mobil biru jika kesatuan polisi di kota kita memberikan surat tilang sesuai dengan perbandingan dalam tingkat nasional .
-
Tentukan hasil pengamatan percobaan Anda. Sekarang karena Anda sudah menentukan nilai yang Anda harapkan, Anda dapat melakukan percobaan Anda dan mencari nilai sesungguhnya (atau pengamatan ). Sekali lagi, tuliskan hasilnya dalam bentuk angka. Jika kita memanipulasi beberapa kondisi percobaan dan hasil pengamatannya berbeda dari hasil yang diharapkan, ada dua kemungkinan yang mungkin: entah hal ini terjadi karena kebetulan, atau manipulasi variabel percobaan kitalah yang menyebabkan perbedaan ini. Tujuan mencari nilai p pada dasarnya adalah untuk menentukan jika hasil pengamatan berbeda dengan hasil yang diharapkan hingga suatu taraf di mana hipotesis nol – hipotesis yang mengatakan bahwa tidak ada hubungan antara variabel percobaan dengan hasil pengamatan – tidak dapat ditolak.
- Contoh: Misalkan, di kota kita, kita secara acak memilih 150 surat tilang mengebut yang diberikan pada mobil merah maupun biru. Kita mendapatkan 90 surat tilang untuk mobil merah dan 60 untuk mobil biru. Hal ini berbeda dari hasil yang kita harapkan yaitu 100 dan 50 . Apakah manipulasi percobaan kita (dalam hal ini, mengubah sumber data dari tingkat nasional menjadi lokal) menyebabkan perubahan pada hasil, ataukah polisi kota kita memang memiliki kecenderungan yang sama dengan tingkat nasional, dan kita hanya mengamati kebetulan saja? Nilai p akan membantu kita menentukannya.
-
Tentukan derajat kebebasan percobaan Anda. Derajat kebebasan adalah ukuran jumlah variabilitas dalam penelitian, yang ditentukan oleh banyaknya kategori yang Anda teliti. Persamaan untuk derajat kebebasan adalah Derajat kebebasan = n-1 , dengan n adalah jumlah kategori atau variabel yang dianalisis dalam percobaan Anda.
- Contoh: Percobaan kita memiliki dua kategori hasil: satu untuk mobil merah dan satu untuk mobil biru. Dengan demikian, dalam percobaan kita, kita memiliki 2-1 = 1 derajat kebebasan. Jika kita membandingkan mobil merah, biru, dan hijau, kita akan memiliki 2 derajat kebebasan dan seterusnya.
-
Bandingkan hasil yang diharapkan dengan hasil pengamatan menggunakan chi kuadrat . Chi kuadrat (ditulis x 2 ) adalah nilai angka yang mengukur perbedaan antara nilai yang diharapkan dan pengamatan dari percobaan. Persamaan untuk chi kuadrat adalah: x 2 = Σ((o-e) 2 /e) , dengan o adalah nilai pengamatan dan e adalah nilai yang diharapkan. [1] X Teliti sumber Jumlahkan hasil persamaan ini untuk semua hasil yang mungkin (lihat bawah).
- Perhatikan bahwa persamaan ini menggunakan operator Σ (sigma). Dengan kata lain, Anda harus menghitung ((|o-e|-.05) 2 /e) untuk setiap hasil yang mungkin, kemudian menjumlahkan hasilnya untuk mendapatkan nilai chi kuadrat. Dalam contoh kita, kita memiliki dua hasil – yaitu mobil yang mendapat surat tilang berwarna merah atau biru. Dengan demikian, kita dapat menghitung ((o-e) 2 /e) dua kali – satu kali untuk mobil merah dan satu kali untuk mobil biru.
- Contoh: Mari masukkan nilai yang kita harapkan dan pengamatan ke dalam persamaan x 2
= Σ((o-e) 2
/e). Ingatlah bahwa, karena operator sigma, kita harus menghitung ((o-e) 2
/e) dua kali – satu kali untuk mobil merah dan satu kali untuk mobil biru. Langkah pengerjaannya seperti berikut:
- x 2 = ((90-100) 2 /100) + (60-50) 2 /50)
- x 2 = ((-10) 2 /100) + (10) 2 /50)
- x 2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3 .
-
Pilihlah sebuah tingkat signifikansi . Sekarang karena kita mengetahui derajat kebebasan percobaan kit dan nilai chi kuadrat, hanya ada satu hal terakhir yang harus kita lakukan sebelum kita dapat mencari nilai p kita – kita harus menentukan tingkat signifikansi. Pada dasarnya, tingkat signifikansi adalah pengukuran tentang seberapa yakin kita dengan hasil kita – tingkat signifikansi rendah berhubungan dengan probabilitas rendah bahwa hasil percobaan terjadi karena kebetulan dan sebaliknya. Tingkat signifikansi dituliskan dalam bentuk desimal (misalnya 0,01), yang berhubungan dengan persen kemungkinan bahwa hasil percobaan terjadi karena kebetulan (dalam hal ini, 1%).
- Sesuai perjanjian, ilmuwan biasanya menentukan nilai signifikansi untuk eksperimen mereka sebesar 0,05 atau 5 persen. [2] X Teliti sumber Artinya bahwa hasil eksperimen yang sesuai dengan tingkat signifikansi ini, memiliki, paling banyak, 5% kemungkinan kebetulan. Dengan kata lain, ada 95% kemungkinan bahwa hasilnya disebabkan karena manipulasi variabel percobaan oleh ilmuwan, dan bukan kebetulan. Untuk kebanyakan eksperimen, keyakinan 95% tentang hubungan antara kedua variabel, dianggap telah sukses untuk menunjukkan hubungan antara keduanya.
- Contoh: Untuk contoh mobil merah dan biru kita, mari kita ikuti perjanjian ilmiah dan menentukan tingkat signifikansi kita sebesar 0,05 .
-
Gunakan tabel distribusi chi kuadrat untuk memperkirakan nilai p- Anda. Ilmuwan dan ahli statistik menggunakan tabel nilai yang besar untuk menghitung nilai p untuk percobaan mereka. Tabel ini biasanya dituliskan dengan sumbu vertikal di kiri yang menunjukkan derajat kebebasan dan sumbu horisontal di atas yang menunjukkan nilai p. Gunakan tabel ini dengan terlebih dahulu mencari derajat kebebasan Anda, kemudian membaca barisnya dari kiri ke kanan hingga Anda menemukan nilai pertama yang lebih besar dari nilai chi kuadrat Anda. Lihatlah nilai p-nya di atas kolom – nilai p- Anda berada di antara nilai ini dan nilai terbesar selanjutnya (nilai yang tepat berada di kirinya).
- Tabel distribusi chi kuadrat tersedia dari berbagai sumber – tabel ini dapat dengan mudah ditemukan secara daring atau dalam buku paket sains atau statistik. Jika Anda tidak memilikinya, gunakan tabel yang terlihat dalam foto di atas atau tabel daring yang gratis, seperti yang disediakan oleh medcalc.org here.
- Contoh: Chi kuadrat kita adalah 3. Jadi, mari kita gunakan tabel distribusi chi kuadrat dalam foto di atas untuk mencari perkiraan nilai p. Karena kita mengetahui bahwa percobaan kita hanya memiliki 1 derajat kebebasan, kita akan mulai dari tabel paling atas. Kita mulai dari kiri ke kanan dalam baris ini hingga kita menemukan sebuah nilai yang lebih tinggi dari 3 – nilai chi kuadrat kita. Nilai pertama yang kita temukan adalah 3,84. Jika melihat ke atas kolom ini, kita melihat bahwa nilai p yang berhubungan adalah 0,05. Artinya nilai p kita adalah antara 0,05 dan 0,1 (nilai p terbesar selanjutnya dalam tabel).
-
Tentukan untuk menolak atau mempertahankan hipotesis nolmu. Karena Anda sudah menemukan perkiraan nilai p untuk percobaanmu, Anda bisa menentukan untuk menolak hipotesis nol percobaanmu atau tidak (sebagai pengingat, ini adalah hipotesis bahwa variabel eksperimen yang Anda manipulasi tidak berpengaruh pada hasil yang Anda amati). Jika nilai p-Anda lebih rendah dari nilai signifikansi Anda, selamat – Anda telah membuktikan bahwa ada kemungkinan besar bahwa ada hubungan antara variabel-variabel yang Anda manipulasi dengan hasil pengamatan Anda. Jika nilai p- Anda lebih besar daripada nilai signifikansi Anda, Anda tidak bisa mengatakan dengan yakin bahwa hasil yang Anda amati adalah hasil kebetulan semata atau manipulasi percobaan Anda.
- Contoh: Nilai p kita adalah antara 0,05 dan 0,1. Artinya, nilai ini sama sekali tidak lebih kecil dari 0,05, jadi, sayangnya, kita tidak bisa menolak hipotesis nol kita . Ini berarti bahwa kita tidak mencapai minimal 95% batas keyakinan yang sudah kita tentukan sehingga bisa dikatakan bahwa polisi di kota kita memberikan surat tilang pada mobil merah dan biru dengan perbandingan yang cukup berbeda dengan rata-rata nasional.
- Dengan kata lain, ada 5-10% kebetulan bahwa hasil pengamatan kita bukanlah hasil perubahan lokasi (menganalisis kota kita, dan bukan seluruh bagian), tetapi merupakan kebetulan. Karena kita mencari kemungkinan kurang dari 5%, kita tidak bisa mengatakan bahwa kita yakin bahwa polisi di kota kita cenderung menilang mobil merah – ada sedikit kemungkinan tetapi sangat berbeda secara statistik bahwa mereka tidak memiliki kecenderungan ini.
Iklan
Tips
- Kalkulator ilmiah akan membuat perhitungannya jauh lebih mudah. Anda juga bisa mencari kalkulator daring.
- Anda bisa menghitung nilai p menggunakan beberapa program komputer, termasuk perangkat lunak spreadsheet yang biasa digunakan dan perangkat lunak statistik yang lebih khusus.
Iklan
Referensi
- ↑ http://www.biologycorner.com/worksheets/chi_square_candy.html# .UqYlvvRDtMg
- ↑ http://www.radford.edu/rsheehy/Gen_flash/Tutorials/Chi-Square_tutorial/x2-tut.htm
- http://www.southalabama.edu/coe/bset/johnson/studyq/sq16.htm
- http://www2.lv.psu.edu/jxm57/irp/chisquar.html
- http://www.csulb.edu/~msaintg/ppa696/696stsig.htm#4)
- http://faculty.vassar.edu/lowry/tabs.html#z
- http://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage28.htm
- http://faculty.vassar.edu/lowry/ch8pt1.html
Iklan
